KHOA HỌC DỮ LIỆU VỚI PYTHON

Sách Khoa học dữ liệu với Python được trình bày với 424 trang khổ 16 x 24 cm qua 7 chương và 1 phụ lục:

Chương 1: Giới thiệu sách.

Chương 2: Cài đặt.

Chương 3: Thư viện Numpy.

Chương 4: Giới thiệu thư viện Pandas - 30 câu hỏi về Pandas.

Chương 5: Đọc và ghi dữ liệu với Pandas.

Chương 6: Thao tác dữ liệu với Pandas - 20 bài tập cơ bản về Pandas.

Chương 7: Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib và Seaborn.

Phụ lục: Giới thiệu Google Colab

Sách giới thiệu nhanh về các thư viện chính dùng nhiều trong phân tích dữ liệu, học máy, học sâu, các thành phần thiết yếu của ngôn ngữ Python dành cho các nhà nghiên cứu phân tích dữ liệu và nhà phát triển học máy và học sâu. Nền tảng phân tích dữ liệu được trình bày bởi chuyên gia. Toàn bộ vòng đời phát triển phân tích dữ liệu có thể giải thích và các phương pháp tiên tiến hướng đến sự đơn giản, khả năng mở rộng, tái sử dụng, nhân rộng, triển khai nhanh và bảo trì dễ dàng. Từ làm sạch dữ liệu đến thiết kế mô hình, thử nghiệm và lựa chọn tính năng, cho đến những hình ảnh trực quan tuyệt vời dễ dàng cho các bên liên quan và người ra quyết định.

Chương 1 và 2 giới thiệu chung về sách, Khoa học dữ liệu cũng như cách cài đặt Python và các chương trình liên quan. Các chương 3, 4, 5, 6 và 7 hướng dẫn bạn đọc khai thác các thư viện chính dùng trong phân tích dữ liệu. Chương 3 giới thiệu thư viện Numpy làm nền tảng cho việc phát triển và học các thư viện khác. Các nội dung Chương 4, 5, 6 là trọng tâm của sách hướng dẫn khai thác và sử dụng thư viện Pandas. Điểm nổi bật của 3 chương này là: Ngoài phần trình bày Lý thuyết, các tác giả còn soạn 30 câu Hỏi-Đáp và 20 bài tập cơ bản về Pandas với giải thích rõ ràng giúp bạn đọc hiểu rõ hơn về thư viện này. Các bài tập nâng cao về Pandas sẽ được trình bày trong các chuyên đề tiếp theo.

Chương 7 giới thiệu hai thư viện Trực quan hóa bằng Python là: Matplotlib và Seaborn. Matplotlib là một thư viện toàn diện để tạo trực quan hóa tĩnh, hoạt hình và tương tác trong Python. Matplotlib biến những điều những điều khó khăn trở nên dễ dàng hơn và có thể thực hiện được. Seaborn là thư viện trực quan hóa dữ liệu Python dựa trên Matplotlib. Nó cung cấp một giao diện cấp cao để vẽ đồ họa thống kê hấp dẫn và giàu thông tin. Và cuối cùng Phụ lục giới thiệu Google Colab, là một nền tảng trực tuyến miễn phí hỗ trợ người dùng phát triển và chạy mã bằng Python. Nền tảng này cung cấp một môi trường để phân tích dữ liệu, nghiên cứu AI và Machine Learning…

Cuốn sách này được viết dành cho các nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp muốn biết cách xây dựng các ứng dụng đáng tin cậy và chính xác trong Python.

Đây không phải là sách giáo khoa về phân tích dữ liệu, học máy, học sâu, người học cần nắm được những khái niệm cơ bản về học máy học sâu để hiểu rõ hơn những nội dung trình bày trong sách.

Giá sản phẩm trên Tiki đã bao gồm thuế theo luật hiện hành. Bên cạnh đó, tuỳ vào loại sản phẩm, hình thức và địa chỉ giao hàng mà có thể phát sinh thêm chi phí khác như phí vận chuyển, phụ phí hàng cồng kềnh, thuế nhập khẩu (đối với đơn hàng giao từ nước ngoài có giá trị trên 1 triệu đồng).....

So sánh giá Sách khoa học dữ liệu với python ( STK)